R语言：深入浅出财经计量 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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R所提供的统计与绘图功能非常完整且丰富，不因它是个免费的软体而有丝毫逊色，特别是种类多元的视觉化绘图功能，本书重点在于以经济计量方法和数量财务两块的模型作主轴撰写，除了门槛模式(Threshold)和多变量GARCH，也包括作者自行开发的套件pdR(Panel Data Regression)和iClick。此外，书中也着重解决问题的程式设计，不只是介绍函数唿叫自己而已。

　　本书为您一一整理函数计算与范例程式说明以及图表的介绍，读者可以透过「概念说明」及「实例」操作来处理数据分析，并从资料分析、统计方法、数量财务专题等三个领域介绍实用的范例，让你在最短时间可以操作R语言。

本书特色

　　★ 认识资料分析的统计原则
　　★ 探讨经济计量的R程式说明
　　★ 概念说明财经计量方法
　　★ 财经计量方法的实例操作
 

好的，这是一本关于应用统计学在金融领域实战的图书简介，内容侧重于现代金融数据分析和建模，不涉及R语言在财经计量中的具体应用。 --- 书籍名称：金融数据分析与建模：从原理到实践 书籍简介 内容概述： 本书旨在为金融领域的专业人士、数据分析师以及对量化金融感兴趣的研究者提供一套系统、深入且高度实用的数据分析与建模框架。在当前金融市场日益复杂、数据量呈爆炸性增长的背景下，传统的经验法则和简单统计方法已难以应对市场的波动与风险。本书聚焦于如何利用先进的统计学工具、机器学习算法和大数据技术，来解决实际的金融问题，包括资产定价、风险管理、投资组合优化以及市场预测等核心领域。 全书结构严谨，内容兼顾理论深度与实战应用。我们不追求对复杂数学公式的纯粹推导，而是侧重于理解核心概念背后的金融经济学意义，并强调模型在真实市场数据上的稳健性与有效性。 核心章节与主题深度解析： 第一部分：金融数据基础与预处理 本部分奠定了进行有效金融建模的数据基础。我们首先探讨金融数据的特性，包括时间序列数据的自相关性、非平稳性、尖峰厚尾现象，以及高频数据的噪声处理。 1. 金融时间序列的特性与挑战： 详细分析了金融数据中的波动率聚类（Volatility Clustering）、杠杆效应（Leverage Effect）和异方差性。这些特性是构建有效模型的首要障碍。 2. 数据清洗与特征工程： 重点介绍如何处理缺失值、异常值（例如闪崩数据）以及如何构建用于模型训练的有效特征。我们探讨了如何从原始价格数据中提取出技术指标、市场微观结构信息（如订单簿深度）等具有预测力的特征。 3. 数据降维与可视化： 介绍主成分分析（PCA）在降低金融因子空间维度中的应用，以及使用高级可视化技术（如热力图、交互式图表）来揭示市场结构和数据分布的潜在关系。 第二部分：经典计量经济学模型在金融中的应用 虽然本书不聚焦于某一特定编程语言的教学，但对经典计量模型的原理及其在金融中的适用性进行了详尽阐述。 1. 线性回归的局限与扩展： 探讨了标准OLS模型在存在多重共线性、异方差性时的修正方法，并引入了稳健回归技术。 2. 波动率建模： 这是金融时间序列分析的核心。本书详细介绍了 ARCH/GARCH族模型（包括EGARCH, GJR-GARCH），并展示了如何利用这些模型来准确预测未来波动率，这对期权定价和风险价值（VaR）的计算至关重要。 3. 协整与长期关系： 深入讲解了单整（Integrated）时间序列的概念，并展示了如何使用协整检验（如Johansen检验）来识别资产间的长期均衡关系，为配对交易策略提供理论支撑。 4. 因子模型： 详细剖析了CAPM、Fama-French三因子模型乃至多因子模型的结构和参数估计方法，旨在理解驱动资产收益的主要系统性风险来源。 第三部分：面向预测的高级统计与机器学习方法 随着计算能力的提升，机器学习已成为金融建模的主流工具。本部分着重于如何将这些非线性模型有效地应用于金融预测任务。 1. 非参数回归与平滑技术： 介绍局部加权散点平滑（LOWESS）等技术，用于捕捉市场数据中不依赖于特定函数形式的复杂趋势。 2. 分类与回归树（CART）及集成学习： 重点阐述随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）在信用风险评估（违约预测）和资产价格方向预测中的应用。我们将讨论如何处理集成模型中的过拟合问题，以及特征重要性的排序分析。 3. 支持向量机（SVM）： 探讨SVM在线性不可分数据分类任务中的优势，特别是将其应用于高频交易信号的识别。 4. 神经网络基础与应用： 引入基础的多层感知器（MLP），用于构建非线性映射模型。我们关注如何结构化输入层和输出层以适应金融时间序列的特性，并讨论激活函数和损失函数在金融场景下的选择。 第四部分：风险管理与投资组合优化的高级框架 本部分将理论模型转化为实际的风险管理和资产配置决策工具。 1. 风险度量： 不仅限于传统的VaR计算，还深入探讨了条件风险价值（CVaR）的优势及其计算方法，强调了尾部风险的捕获。 2. 投资组合理论的扩展： 在马科维茨均值-方差模型的基础上，引入了考虑交易成本、流动性约束和非正态回报分布的约束优化技术，指导构建更具实战意义的最优投资组合。 3. 压力测试与情景分析： 介绍如何基于历史极端事件或假设的未来经济情景，对投资组合进行稳健性检验。 本书特色： 强调金融直觉： 所有模型讲解都紧密联系金融经济学的逻辑基础，确保读者不仅知道“如何做”，更知道“为什么这么做”。 案例驱动： 大量穿插来自全球市场（股票、债券、外汇、大宗商品）的真实数据案例分析，展示模型选择、参数估计到结果解释的全流程。 模型评估与选择： 提供了系统性的模型诊断和性能评估框架，如信息准则、交叉验证、回测机制，帮助读者选择最适合特定金融任务的模型。 目标读者： 量化分析师、金融工程师、资产管理从业者、风险管理专家、金融工程与经济学研究生。本书要求读者具备基础的统计学知识和线性代数概念，但不需要深厚的编程背景，重点在于方法论的理解和应用。

作者简介

何宗武

　　现职
　　世新大学特聘教授
　　世新大学财务金融学系 教授

　　学历
　　美国犹他大学(University of Utah)经济学 博士

　　专长
　　国际金融、资产定价、应用数量方法

　　经历
　　世新大学财务金融学系 教授
　　世新大学财务金融学系 副教授
 

Part 1 资料分析初步
Chapter 0 最简单的统计分析原理
0.1 统计分析原理
0.2 函数原理和资料分析
0.3 再进一步

Chapter 1 R 的基本环境与Installation
1.1 R 与网路资源
1.2 装置系统程式
1.3 更改语言模式

Chapter 2 R 的IDE 模式
2.1 R Commander
2.2 Deducer
2.3 RStudio

Chapter 3 资料结构和基础处理
3.1 R 的资料结构(data structure)
3.2 资料处理(data manipulation)

Chapter 4 资料存取和基本处理
4.1 外部资料读取
4.2 资料之基本统计分析, library(fBasics)
4.3 网路资料下载
4.4 资料库读取--MySQL范例
4.5 资料表处理的函数

Chapter 5 探索性资料分析和视觉化
5.1 资料性质之视觉化分析
5.2 绘图函数plot()
5.3 3D 立体绘图
5.4 Imaging Correlation 相关性影像图
5.5 lattice 和Multi-way
5.6 Map
5.7 其他

Part 2 经济计量方法
Chapter 6 回归分析方法
6.1 基础线性回归原理--最小平方法
6.2 单变数线性回归
6.3 连续变数线性复回归
6.4 因子和交互效果
6.5 回归诊断检定
6.6 简单时间序列回归：dynlm()
6.7 线性重合检定

Chapter 7 时间序列入门
7.1 时间序列性质
7.2 时间序列资料建立与绘图
7.3 单笔时间序列性质
7.4 ARMA process
7.5 序列相关与检定
7.6 时间序列预测
7.7 ARIMA 和Seasonal ARIMA 的自动配置
7.8 VAR 多变量

Chapter 8 波动分析
8.1 单变量GARCH 原理
8.2 简单单变量GARCH, 套件tseries
8.3 超专业GARCH 套件, rugarch
8.4 多变量GARCH, 套件rmgarch

Chapter 9 非定态时间序列
9.1 单根问题
9.2 共整分析
9.3 具门槛的单根过程

Chapter 10 时间序列之结构变动
10.1 基本原理认识
10.2 Bai-Perron (1998, 2003)和Zeileis et al. (2003, 2010) 的方法

Part 3 数量财务专题
Chapter 11 价差与计量套利
11.1 价差原理
11.2 风险溢酬的进阶应用

Chapter 12 R 的金融工具箱
12.1 时间序列物件三大套件
12.2 fBasics 套件的财务时间序列性质摘要
12.3 fAssets 套件的风险与报酬
12.4 PerformanceAnalytics 套件的绩效指标
12.5 quantmod 套件的技术分析
12.6 程式撰写简单技巧

Chapter 13 风险与投资组合分析
13.1 资产选择初步
13.2 多角化投资组合与回测

Chapter 14 金融大数据的处理
14.1 bigmemory
14.2 FF
14.3 bigmemory测试范例
14.4 高频率时间序列的时间格式

Appendix A 广义线性模式GLM
A.1 二元变数之Probit/Logit GLM
A.2 多元排序变数之Probit/Logit GLM
A.3 计数型变数之Poisson GLM
A.4 多元选择 GLM—Multinomial Probit/Logit
 

评分☆☆☆☆☆

對於許多在金融業工作的朋友來說，不斷精進專業技能是保持競爭力的關鍵。《R語言：深入淺出財經計量》這本書，正是一本能夠幫助我們提升分析能力的利器。我認為作者在內容編排上非常用心，他清楚地知道讀者在學習過程中可能會遇到的難點，並針對這些難點提供了詳盡的說明和解決方案。例如，對於初學者而言，如何有效地管理和清理數據往往是第一個挑戰，書中就花了相當大的篇幅來介紹 R 語言在數據預處理方面的各種技巧，例如遺失值處理、異常值檢測、數據轉換等等。這些都是在進行實際分析前不可或缺的步驟。除此之外，書中還涵蓋了許多在財經領域中常見的計量模型，並且提供了相對應的 R 語言實現方法。最重要的是，作者在講解模型時，並沒有忽略對模型背後假設的討論，這使得讀者在應用模型時，能夠更加謹慎，並且理解模型的局限性。我認為這本書不僅適合初學者，對於已經有一定計量基礎，但想將 R 語言應用到財經分析上的讀者，也會有很大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

老實說，在還沒接觸《R語言：深入淺出財經計量》之前，我對R語言這個軟體的印象僅止於「聽說」它很強大，但具體能做些什麼，或者如何入門，我一直沒有太清晰的概念。閱讀這本書的過程，就像是在進行一場知識的探險。作者並沒有將 R 語言的語法單獨列出來，而是將其巧妙地融入到財經計量的各個應用場景中。從最基礎的數據載入、處理，到進階的迴歸分析、面板數據模型，每一個章節都圍繞著一個具體的財經問題展開，然後示範如何使用 R 語言來解決。我特別欣賞書中對於模型假設、結果解讀的深入探討，這讓我不僅學會了如何「操作」R 語言，更理解了背後的統計原理和財經意涵。舉例來說，在討論時間序列模型時，作者不僅展示了如何建立 ARIMA 模型，還詳細解釋了殘差分析、模型診斷的重要性，以及如何根據這些結果來判斷模型的適用性。這種循序漸進、理論與實踐並重的教學方式，讓我受益匪淺，也對 R 語言在財經計量領域的應用有了更全面、更深入的認識。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，對於財經領域的計量分析，我總覺得自己像是站在迷霧之中，雖有心探索，卻常常被複雜的數學模型和陌生的統計軟體弄得暈頭轉向。這次偶然翻到《R語言：深入淺出財經計量》這本書，真的像是撥雲見日！書名就很直接地說明了它的重點：結合了近年來在學術界和業界都備受推崇的R語言，來處理財經領域的實際問題。我最欣賞的一點是，作者並沒有一開始就丟出艱澀的理論，而是從最基礎的R語言語法和安裝入門，就像一位耐心的老師，一步一步引導我進入這個強大的工具。對於我這種對程式設計不太熟悉的人來說，這點真的太重要了！而且，書中大量的範例程式碼，都緊密結合了財經的實際應用，例如股價預測、風險管理、資產配置等等，讓我能立刻看到R語言在這些問題上的威力。我特別期待能夠透過書中的教學，自己動手實踐，從數據的清洗、整理，到模型的建立、驗證，一步步完成一個完整的財經計量分析流程。這本書讓我感覺，學習財經計量不再是遙不可及的目標，而是透過R語言這個得力助手，變得觸手可及。

评分☆☆☆☆☆

一直覺得財經計量分析，聽起來很高深，好像是統計學系或是經濟系的高材生才會碰觸的領域。但這次因為工作需要，接觸到了《R語言：深入淺出財經計量》，我才發現，其實透過好的工具和系統性的引導，我們也能夠掌握這些分析方法。這本書讓我最驚喜的是，它並沒有讓我感覺到強烈的「學習壓力」。作者以非常接地氣的語氣，從 R 語言的安裝、基礎操作開始，一點一滴地建立起我的信心。書中許多的例子，都取材自我們日常接觸的財經新聞和數據，像是房價的趨勢分析、股票市場的波動性預測等等，讓我立刻就能感受到學習內容的實用性和相關性。我非常喜歡書中對於不同統計檢驗的介紹，以及如何透過 R 語言來執行這些檢驗，並解讀其結果。透過書中的引導，我開始能夠更客觀、更科學地看待一些財經現象，而不只是憑感覺。這本書不僅是一本工具書，更像是一位引路人，帶我進入了財經計量分析的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我印象非常深刻的書。在翻閱《R語言：深入淺出財經計量》之前，我嘗試過一些其他的計量經濟學書籍，但它們往往過於理論化，或是使用的軟體已經比較老舊，學習起來總覺得有些脫節。而這本書最大的亮點，就在於它將R語言這樣一個現代、強大且免費開源的軟體，與財經計量的主題做了完美的結合。我尤其喜歡書中對於不同計量模型的介紹，像是時間序列分析、迴歸分析等，作者都用非常清晰易懂的方式進行了解釋，並且搭配R語言的程式碼範例，讓我們能夠親手操作。我試著跟著書中的範例，下載了一些真實的財經數據，並用R語言進行分析。剛開始難免會遇到一些小問題，像是語法錯誤或是數據處理上的不順，但書中詳盡的解釋和貼心的提示，都幫助我一一克服。更重要的是，透過實際操作，我發現R語言在處理大規模數據、進行複雜圖表繪製以及實現先進計量模型時，都展現出驚人的效率和彈性。這本書不只教你理論，更教會你如何運用工具解決實際問題，這對我來說是學習過程中非常寶貴的一課。